深入理解 Python 中的装饰器
装饰器本质上也是函数,接收函数对象来作为参数,并在装饰器的内部来调用接受的函数对象完成相关的函数调用,也可以这样理解 ,为了方便在几个不同函数调用之前或者完成相关的统一操作,注意是完成统一的操作,可以传参数使得装饰器不完全一样,后面会讲到,最重要的应用如工程应用上记录相关的内部接口的流水日志,不同的接口需要统一的样式,所以可以用装饰器来实现,先简单看一下实例:
from time import ctime def deco(func): def decorator(*args, **kwargs): print('[%s] %s() is called'% (ctime(), func.__name__)) return func(*arg, **kwargs) return decorator @deco
def foo():
print('Holle Python') foo()
在如上实例中,定义了一个装饰器,其中参数func 需要函数的对象,返回值是decorator函数,其中decorator函数的返回值正是func 的返回值,该装饰器的功能就是在函数调用之前,打印了函数调用的时间和函数名。
装饰器的使用过程很简单,通过注解@符号标注一下即可,这本质上相当于 foo = deco(foo)的嵌套调用。
这里面,你有遇到了 *args 和 **argkwargs,他们可以组合接收任意函数参数。
装饰器也可以堆叠起来,即对某个函数使用多个装饰器,比如:
from time import ctime def deco(func): def decorator1(*args, **kwargs); print('[%s] %s() is called:'%(ctime(), func.__name__)) return func(*args, **kwargs) return decorator1 def deco2(func): def decorator2(*args, **kwargs): print("[%s] %s() is called" % (ctime(), func.__name__)) return func(*args, **kwargs) return decorator2 @deco2 @deco1 def foo():
print('Hello Python') foo()
运行一下,输出如下:
[Fri Jul 21 15:15:53 2017] decorator1() is called
[Fri Jul 21 15:15:53 2017] foo() is called
Hello, Python
是否跟你想的一样?在嵌套调用的过程中。foo = deco2(deco1(foo)),所以先返回deco1(foo)的函数名字即为 的从rator1, 后返回 foo 函数名。
装饰器本身也可以传入参数,使得在统一的过程中带点奇特的色彩,如:
from time import ctime def deco(tag): def decorator(func); def wrapper(*args, **kwargs): print('[%s] %s() is called, Tag is %s' % (ctime(), func.__name__, tag)) return func(*args, **kw) return warpper return decorator @deco('Python') def foo(): print('Hello Python') @deco('java')
def bar():
print('Hello Python') foo() bar()
让我们简单的分析一下这个装饰器,deco函数接受的是一个str对象tag,当执行deco(‘Python’)后返回的是decotator函数,此函数需要接受一个函数对象,同时返回wrapper函数,而 wrapper 函数的结果就是func 函数返回的值,说的可能有点绕,但理一下会觉得非常简单。
最后说一下的是,由于加入了装饰器,函数的__name__ 和 __doc__ 等信息都发生了变化:
from time import ctime def deco(dunc): def decoraor(*args, **kwargs): print('[%s] %s() is called'% (ctime(), func.__name__)) return func(*args, **kwargs) return decotator @deco def foo(): print('Hello Python') foo.__name__
foo.__doc__
from time import ctime def deco(func):
def decorator(*args, **kwargs):
'''decorator for func'''
print('[%s] %s() is called' % (ctime(), func.__name__))
return func(*args, **kwargs)
return decorator @deco
def foo():
'''function: foo'''
print('Hello, Python') foo.__name__
foo.__doc__
由此可见,加入装饰器改变了函数内部的相关属性,如何避免此问题呢?Python中有专门的包来避免这种转换:functools.wraps,实例如下:
from time imort ctime import functools def deco(func): @functools.wraps(func) def decorator(*args, **kwargs): print('[%s] %s() is called'% (ctime(), func.__name__)) return func(*args, **kwargs) return decorator @deco def foo(): print('Hello Python') foo.__name__
foo.__doc__
运行结果如下:
foo
function: foo
这样就保留了原先函数的属性,小编在工作中一般也是加入此功能的。
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